МУЛЬТИАГЕНТНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ПОШИРЕННЯ ІНФЕКЦІЙНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ З ГЕОІНФОРМАЦІЙНОЮ ПІДТРИМКОЮ
DOI:
https://doi.org/10.32782/KNTU2618-0340/2021.4.2.1.21Ключові слова:
COVID-19; NetLogo; агент; вірус; геоінформаційна підтримка; мультиагентне моделювання; моделювання розповсюдження інфекційних захворювань; сценарій моделюванняАнотація
Предмет сучасної прикладної математики – потенційна діяльність людини-агента, здійснена в конкретних соціально-культурних умовах. Математичні моделі будуються для отримання конкретного результату з допомогою конкретної обчислювальної системи з приводу конкретної проблемної ситуації. Предметом моделювання є практична життєва проблемна ситуація – реальна (не абстрактна), яка включає в себе людину-агента, для якого ситуація є проблемною: має місце стан ситуації А, але агенту потрібно отримати стан ситуації Б. Наявність розриву між станами А і Б і представляє собою проблему. Мета дослідження полягає в тому, щоб дати можливість агенту вчинити деяку практичну дію для досягнення поставленої мети, тобто реалізувати його намір, і тим самим вирішити (або перетворити) проблемну ситуацію. Математичне моделювання є потужним інструментом для вивчення складних об'єктів і процесів, що відбуваються у реальному світі. Особливо незамінне воно в тих областях досліджень, де реальні експерименти над об'єктами ускладнені або просто неможливі. Прикладом однієї з таких областей являється епідеміологія. Проблема поширення різного роду інфекцій і епідемій є актуальною для усього людства. В умовах пандемії коронавірусу важливо виявити закономірності та характеристики розповсюдження інфекції для того, щоб застосовувати ефективні засоби захисту та боротьби із нею. В цілому, актуальність моделювання динаміки COVID-19 з геоінформаційною підтримкою обумовлена необхідністю визначення властивостей розповсюдження захворювання на території України в умовах українського суспільства. Дана стаття присвячена розробці мультиагентної моделі поширення інфекційних захворювань з геоінформаційною підтримкою на прикладі розповсюдження COVID-19 у Дніпропетровській області, враховуючи різні сценарії моделювання розподілу поведінки агентів в межах анклаву. Проведено аналіз динамічних закономірностей і морфологічних характеристик розповсюдження коронавірусу шляхом дослідження мультиагентної моделі, яка дозволяє врахувати індивідуальні властивості об'єктів-агентів.
Посилання
Васильєва Т.А., Лєонов С.В. СOVID-19, SARS, H5N1, A/H1N1, EVD: порівняльний аналіз впливу пандемій на економічний та соціальний розвиток у національному, світовому та регіональному контекстах. Науковий погляд: економіка та управління. №3 (69), 2020. С. 24-28.
COVID-19 Health System Response Monitor (HSRM). Режим доступу: [https://www.covid19healthsystem.org/mainpage.aspx]
Pauline van den Driessche: Reproduction numbers of infectious disease models. In: Infectious Disease Modelling, Band 2, KeAi Publishing, August 2017, P. 288–303.
Чумаченко, Д.І., Чумаченко, Т.О. Математичні моделі та методи прогнозування епідемічних процесів: монографія. Харків : ТОВ "Планета-Прінт", 2020. 180 с.
Stevens Н. Why outbreaks like coronavirus spread exponentially, and how to “flatten the curve”. WashingtonPost. 14/03/2020. Режим доступу: [https://www.washingtonpost.com/graphics/2020/world/corona-simulator/]
Vuorinen V., Hellsten A. Researchers modelling the spread of the coronavirus emphasise the importance of avoiding busy indoor spaces. // Режим доступу: [https://www.aalto.fi/en/news/researchers-modelling-the-spread-of-the-coronavirusemphasise-the-importance-of-avoiding-busy/]
Neher R., Aksamentov S., Noll N. COVID-19 scenarios. [https://covid19-scenarios.org/]
Бровченко І. Розробка математичної моделі поширення епідемії COVID-19 в Україні. Світогляд, 2020, No2 (82).
